2024-03-28T23:57:27Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002111352023-04-27T10:00:04Z01164:04179:10535:10590
ブドウ果粒検出の評価用画像データセットの構築jpn卒論スポットライトセッションhttp://id.nii.ac.jp/1001/00211029/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=211135&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野大阪府環境農林水産総合研究所大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野大村, 海雲内海, ゆづ子三輪, 由佳岩村, 雅一黄瀬, 浩一日本のブドウ生産は年々減少している.この原因として,高齢化による栽培者の減少とブドウ栽培作業の数の多さ,困難さが挙げられる.そこで,我々は,ブドウの栽培支援を目的として,摘粒支援システムを開発している [1].このシステムの評価のためには,画像上からの実の検出位置精度の評価が必要であるが,ブドウの実の画像とその位置を評価するためのデータセットは我々の知る限り存在していない.そのため,本研究では,摘粒支援システムの評価用データセットを作成する.このデータセットは,3210 枚のブドウ画像とブドウの実の中心位置情報から成り,ブドウの画像から実の中心位置を検出する手法を評価できる.データセットの難易度を評価するため,従来研究でブドウの実の検出に成功していた深層学習以前に提案されていた Roscher らの手法を適用し,ブドウの実の中心位置検出の精度評価を行った.実験の結果,一部のブドウの実のみ検出することができたが,多くのブドウの実の検出には失敗した.このことから,提案データベースのタスクは,深層学習以前の手法に対して難しいことが明らかとなった.AN10115061研究報告自然言語処理(NL)2021-NL-24835152021-05-132188-87792021-05-12